Для большинства малых и средних предприятий (MSMEs) внедрение искусственного интеллекта — это не следование модным тенденциям, а стратегическое преимущество, помогающее решать повседневные бизнес-задачи при ограниченных ресурсах. Во время сессии Google Gemini MSME Sparks 2026 Май Ким, специалист по прикладному ИИ и инженер по работе с клиентами Google Cloud JAPAC, продемонстрировала, как компании могут создавать интеллектуальных агентов для обслуживания клиентов менее чем за час, используя Gemini Enterprise для клиентского опыта, и при этом не написав ни строчки кода.
Применение AI-агентов в бизнесе
Эти AI-агенты способны автоматизировать ответы на запросы клиентов вне рабочего времени, отслеживать заказы, управлять возвратами или квалифицировать потенциальных клиентов. Таким образом, небольшие предприятия могут преодолеть структурные и организационные барьеры, предоставляя опыт обслуживания уровня крупных корпораций даже при работе с небольшими командами.
Сессия отразила более широкий тренд в области корпоративного ИИ. По данным Google Cloud, около 75% ее клиентов уже используют продукты ИИ, а модели компании обрабатывали более 16 миллиардов токенов в минуту через API клиентов в 2026 году. Это указывает на то, что AI-агенты перестают быть экспериментальными и становятся практичными инструментами для компаний любого размера.
Новый фронт обслуживания клиентов
Май Ким отметила, что в эпоху, управляемую ИИ, клиенты ожидают гораздо большего, переходя от простых чат-ботов к глубоко персонализированному обслуживанию и покупкам. Она привела примеры агентов, которые могут анализировать рукописные рецепты и мгновенно добавлять нужные ингредиенты в корзину клиента, или обрабатывать текстовые заказы, если клиент опаздывает. Ее цель — обеспечить быстрое решение нужных вопросов.
Традиционно для удовлетворения этих ожиданий MSMEs требовались значительные инвестиции в технологии и команды поддержки клиентов. Видение Google Cloud направлено на устранение этого препятствия.
Демонстрация мультимодального агента
Во время презентации Ким показала мультимодального AI-агента, который умеет обрабатывать голосовое взаимодействие, понимать намерения клиента, проводить рассуждения в сложных диалогах и получать актуальную бизнес-информацию — и все это через интерфейс самообслуживания. Она сообщила, что создание такого агента заняло у нее меньше часа, подчеркнув прогресс в современном ИИ, который ускоряет разработку за счет быстрой настройки с использованием естественного языка и визуальных инструментов.
На примере растущего бренда D2C этот агент, созданный за 60 минут, мог обрабатывать запросы, предлагать сопутствующие товары, оформлять возврат заказов и передавать сложные вопросы человеку-представителю. Результатом стало ускорение обслуживания, повышение стабильности и снижение операционных расходов — критически важные преимущества для малого бизнеса.
Gemini Enterprise для клиентского опыта
Центральным элементом сессии стала платформа Gemini Enterprise для клиентского опыта от Google. Эта унифицированная платформа объединяет услуги ИИ для обслуживания клиентов, электронной коммерции и поиска в единой экосистеме. Вместо того чтобы рассматривать поддержку клиентов как изолированную функцию, платформа связывает все этапы пути клиента: от поиска продукта и покупок до послепродажной поддержки и анализа производительности.
Комплект предлагает шесть ключевых возможностей, включая Customer Experience Agent Studio, Agent Assist, Customer Experience Insights, готовые агенты для покупок и заказа еды, а также Vertex AI Search. Это позволяет компаниям не разрабатывать каждую функцию с нуля, а использовать готовые компоненты ИИ, адаптируя их под свои продукты, клиентов и рабочие процессы.
Одним из главных достоинств платформы является способность балансировать автоматизацию и вмешательство человека. В то время как AI-агенты могут самостоятельно решать рутинные задачи, функция Agent Assist идет дальше, поддерживая живых представителей во время разговора, предоставляя контекстные ответы. Как продемонстрировала Ким, эта функция выводит релевантные знания и дает руководство в режиме реального времени.
Кроме того, Customer Experience Insights помогает бизнесам отслеживать ключевые показатели эффективности, такие как удовлетворенность клиентов, качество ответов и производительность агентов, через интегрированную панель мониторинга, что ведет к более эффективной поддержке при работе с небольшими командами.
Значение для малого бизнеса
Мелкие компании часто неохотно принимают ИИ из-за ограничений бюджета, технической экспертизы и времени внедрения. Ким подчеркнула, что Gemini Enterprise создан для устранения этих барьеров, предлагая интуитивно понятные инструменты с низким и нулевым кодом, позволяющие организациям создавать высококачественных AI-агентов без привлечения специализированных команд разработчиков.
Вместо того чтобы тратить месяцы на разработку или нанимать выделенных инженеров по ИИ, бизнес-команды могут создавать, тестировать, совершенствовать и развертывать разговорные агенты с помощью визуальных рабочих процессов. Эта демократизация ИИ может быть особенно ценной для MSMEs, стремящихся конкурировать с гораздо более крупными предприятиями, которые традиционно имели больший доступ к технологическим ресурсам. Автоматизируя повторяющиеся взаимодействия с клиентами, компании могут повысить как операционную эффективность, так и удовлетворенность клиентов.
Создание агента без программирования
Значительная часть сессии была посвящена Customer Experience Agent Studio — визуальной среде разработки, использованной для демонстрации. Пользователям не нужно начинать с чистого листа; они могут просто описать назначение своего AI-агента в одном-двух предложениях. Затем Gemini автоматически генерирует инструкции, рабочий процесс, инструменты и структуру диалога для агента. Ким заявила: «Мы используем ИИ для создания AI-агента, а не для написания кода».
Разработчики могут дополнительно настроить агента, определив его роль, поведение, потоки задач и логику принятия решений, а также добавив необязательные источники знаний для улучшения контекстного понимания. Платформа также поддерживает множество интеграций, позволяя подключать агентов к Google Search, открытым API, Salesforce, ServiceNow и пользовательским функциям.
Другие возможности, представленные на сессии, включали общие переменные между агентами, настраиваемые защитные механизмы для блокировки нежелательных бесед, многоязычную поддержку, настройку голоса, выбор моделей и расширенные параметры диалога. Для обеспечения готовности к производству Agent Studio предоставляет встроенные инструменты оценки. Компании могут сравнивать ответы ИИ с ожидаемыми результатами с помощью оценок на основе золотых стандартов или симулировать реалистичные взаимодействия с клиентами посредством сценариев, помогая выявить крайние случаи до запуска. Эти встроенные средства тестирования позволяют командам повышать точность и снижать риск галлюцинаций или непоследовательных ответов.
ИИ для небольших команд
Сессия подтвердила важный тезис для MSMEs: создание приложений на базе ИИ больше не требует больших бюджетов, специализированных инженерных команд или месяцев разработки. Благодаря таким платформам, как Gemini Enterprise, компании все чаще могут сосредоточиться на определении проблем клиентов, а не на написании кода. Для MSMEs, стремящихся улучшить взаимодействие с клиентами, автоматизировать рутинную поддержку и обеспечивать более быстрый и персонализированный опыт, AI-агенты становятся практической возможностью, а не экспериментальной технологией. По мере развития экосистемы ИИ Google возможности для малого бизнеса становятся яснее: не просто принять ИИ, а использовать его как усилитель, позволяющий небольшим командам предоставлять опыт обслуживания клиентов корпоративного масштаба.
